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关键词： 儿童支气管哮喘   主要照顾者   疾病不确定感  

摘要： 目的:探讨支气管哮喘患儿主要照顾者的疾病不确定感现状与影响因素。方法:选取2023年12月至2024年11月于本院就诊的104例哮喘患儿主要照顾者,采用自制一般资料调查问卷、疾病不确定感父母量表(PPUS)、父母感知脆弱(PPCV)、中文版家庭坚韧性量表(CFRS)进行调查。观察哮喘患儿主要照顾者的疾病不确定感现状。同时,针对哮喘患儿主要照顾者的疾病不确定感影响因素进行单因素与多因素Logistic回归分析。结果:104例哮喘患儿主要照顾者的PPUS评分为(110.02±12.50)分,整体处于中等水平。疾病不确定感等级占比中低水平38例(36.54%),中高水平例66例(63.46%)。经单因素与多因素Logistic回归分析发现,教育程度、现居住地、家庭月收入、感知脆弱水平、家庭坚韧性是哮喘患儿主要照顾者疾病不确定感的影响因素(P<0.05)。结论:哮喘患儿主要照顾者疾病不确定感处于中等水平,其中教育程度低、居住在农村、感知脆弱水平高、家庭坚韧性一般或不佳更易使其产生疾病不确定感,临床应给予足够的关注,积极采取干预策略保证主要照顾者的心理健康,为患儿的疾病管理提供有力的保障。

关键词： 电力系统   源网荷   碳排放核算   电网排放因子   碳轨迹追踪  

摘要： 现阶段,对电力系统进行碳排放核算是实现“双碳目标”的基础工作之一。该文从电力系统的构成出发,从源、网、荷3个角度对电力系统的碳排放核算标准以及方法展开分析。在对国际国内碳排放核算标准按方法学进行分类对比的基础上,在源侧,从核算边界、温室气体种类以及参数选取方面开展了各标准之间的对比分析;在网侧,对国内针对电网企业出台的碳排放核算标准进行了详细的介绍;在荷侧,对电网排放因子的分类和应用进行了综述。在此基础上,对碳轨迹追踪该类电力系统全流程碳排放追踪方法的原理和研究现状以及应用场景进行了详细的归纳整理。最后,对电力系统的碳排放核算进行了总结与展望。相关研究成果可为我国电力系统碳排放核算体系的建立提供参考,助力电力行业的降碳减排。

关键词： 数字素养   就业力   相关关系  

摘要： 本文利用大学生数字素养量表和就业力量表,对应届毕业生进行了调查,并分析数字素养和就业力之间的关系。结果显示:数字素养与就业力之间存在正相关关系,数字素养中的问题解决指标与就业力间的相关性最为显著。本文结合调查结果给出了提升大学生就业力的几点建议。

关键词： 急性心肌梗死   经皮冠状动脉介入治疗   穿刺部位血肿   影响因素  

摘要： 目的分析急性心肌梗死(AMI)患者经皮冠状动脉介入治疗(PCI)后穿刺部位血肿发生的影响因素。方法选择2021年8月—2023年8月本院收治的行PCI治疗的108例AMI患者作为研究对象,于PCI后24 h内通过超声观察穿刺部位血肿发生情况,根据是否发生穿刺部位血肿将患者分为发生组和未发生组,采用单因素分析和多因素Logistic回归分析AMI患者PCI后穿刺部位血肿发生的影响因素。结果108例AMI患者发生穿刺部位血肿28例,发生率为25.93%(28/108)。发生组年龄≥60岁、既往高血压史、穿刺部位为股动脉、止血按压方法为人工按压、术后6 h内使用抗凝药物占比高于未发生组,差异有统计学意义(P<0.05)。经Logistic回归分析,结果显示,年龄≥60岁、既往高血压史、穿刺部位为股动脉、止血按压方法为人工按压、术后6 h内使用抗凝药物是AMI患者PCI后发生穿刺部位血肿的危险因素(OR>1,P<0.05)。结论年龄≥60岁、既往高血压史、穿刺部位为股动脉、止血按压方法为人工按压、术后6 h内使用抗凝药物均为AMI患者PCI后发生穿刺部位血肿的影响因素。

关键词： 分布式发电   空调   负荷预测   人体舒适度指数   双向长短期记忆网络  

摘要： 提出一种基于综合人体舒适度指数的高峰季节空调负荷预测方法,从而获得更加准确的空调负荷数据参与电网调控。首先,考虑到不同季节的负荷增量影响和数据样本范围,分别利用最大负荷比较法和基准负荷比较法得到更具可信度的空调负荷数据;其次,计算包含温度、相对湿度和风速指标的主客观综合权重,构建考虑时空分布特性的人体舒适度模型,并验证其与空调负荷之间的关联性;最后,基于综合人体舒适度指数提取建模样本数据,并将其作为神经网络的输入,建立空调负荷预测模型。理论分析和算例验证表明所提方法在不同情景下可有效提高空调负荷预测精度。

关键词： 教育数字化转型   人工智能   智慧同侨课堂   综合素质评价   教育数字基座  

摘要： 教育数字化转型已成为教育高质量发展的核心驱动力。上海市宝山区聚焦“教育服务公平均衡、教育模式优质高效、人才培养个性灵活、教育治理智慧绿色”四大攻坚任务,从智能教育助手开发、智慧同侨课堂构建、综合素质评价改革、“未来宝”教育数字基座建设四个方面开展创新实践,全域全员全流程构建智能化教育体系,为建设区域智慧教育新范式贡献“宝山经验”

关键词： 水资源承载力   综合评价模型   驱动力   因子分析  

摘要： 滇中地区水资源承载力的时空动态变化及其对区域可持续发展的影响,一直是影响滇中地区经济发展的重要因素。本文从社会、经济、生态三方面选取20个指标,采用熵值法确定各指标权重,构建滇中地区水资源承载力综合评价模型,进行时空变化分析,并通过因子分析识别主要驱动力因素。结果显示,2008—2018年滇中地区综合评价指数总体呈下降趋势,表明水资源承载力逐渐转好;昆明市主城区、玉溪市和楚雄彝族自治州部分县市水资源承载力超载明显,而昆明市北部和曲靖市水资源承载力适宜性较好;城市化、人均GDP等社会经济因素和森林覆盖率、年降水量等自然因素是滇中地区水资源承载力的主要驱动力;植被覆盖率、年降水量和生态用水率属于正向驱动因素,城镇化率、人均GDP、单位耗水生产量、人均有效灌溉面积和人均用水量为负向驱动因素。分析结果充分说明滇中地区需要进一步优化水资源配置、提升水资源利用效率,以实现滇中地区可持续发展。

关键词： 陆路交通   知识图谱   关键结构物   工程方案   智能决策  

摘要： 针对陆路交通工程设计中路基、桥梁、隧道等关键结构物设计方案与地形地质条件强相关,设计方案决策依赖主观经验、方案决策自动化程度低等问题,提出一种基于知识图谱和智能决策技术的解决方案。通过知识图谱构建技术对非结构化规范文本数据进行高效治理,并提出适用于路基、桥梁、隧道设计领域的知识图谱构建方法。在此基础上,研究并开发基于知识图谱驱动的路基、桥梁、隧道设计方案智能决策技术。最后,通过调研分析、技术试验、软件研发和实例验证,逐步实现路基、桥梁、隧道智能决策系统的开发与应用。研究结果表明:(1)在路基设计中,通过数据降维、关键词关联分析和机器学习方法,建立设计条件与方案筛选矩阵,并通过图神经网络和深度学习实现设计方案的联合决策;(2)在桥梁设计中,提出“MLP+GRU+GCN+Attention”集成的本体强化图神经网络AGOAM模型,研发桥跨方案智能布孔算法和桥梁规范条款主动推送系统,实现桥跨布置及桥式方案的智能决策;(3)在隧道设计中,通过知识图谱技术和深度学习方法实现隧道洞口设计参数智能决策,并借助BIM技术实现三维可视化展示。研究通过构建路桥隧设计领域知识图谱,结合图神经网络和深度学习技术,开发基于知识图谱的设计方案智能决策系统,显著提升设计决策的质量与效率,为陆路交通工程设计的智能化提供有力的技术支持。

关键词： 脓毒症   多器官功能障碍   重症监护室   ICU获得性肌无力   高危因素  

摘要： 脓毒症伴MODS患者ICU-AW的高危因素分析。方法 选取2022.9-2024.4我院150例脓毒症伴MODS患者,全面分析患者基线资料,单因素以X2检验、多因素以Logistic回归分析。结果 经多因素回归分析,入ICU前白蛋白、机械通气时间、肌红蛋白、入住ICU7d营养目标量等指标可作为ICU-AW症状等独立风险因素,P<0.05。结论 经研究,脓毒症伴MODS患者出现ICU-AW病症发生率较高,临床需要重点关注患者入ICU前白蛋白、机械通气时间、肌红蛋白、入住ICU7d营养目标量等独立风险因素。

关键词： 中重度慢性乙型肝炎   预后   影响因素  

摘要： 目的 探讨分析中重度慢性乙型肝炎患者预后及影响因素分析。方法 选取2020年1月至2022年1月在该院收治的110例中重度慢性乙型肝炎患者,患者治疗并随访两年后,观察患者的预后情况(生存和死亡),将患者分为预后良好组89例和预后不良组21例。比较两组患者的一般资料、生化指标、并发症发生情况,Logistic回归分析预后的影响因素。结果 预后良好组和预后不良组患者的一般资料比较,差异无统计学意义,(P>0.05);预后不良组患者的TBIL水平较预后良好组高,CHO、ALT、ALB、PTA水平较预后良好组低;预后不良组的并发症发生≥2种的发生率为38.10%高于预后良好组的发生率,差异有统计学意义(P<0.05);Logistic回归分析结果显示为,TBIL升高,ALT下降、并发症≥2种是影响中重度慢性乙型肝炎患者预后的影响因素(P<0.05)。结论 中重度乙型肝炎患者的TBIL升高,ALT降低、并发症≥2种是影响患者预后的影响因素,重点关注危险因素,指导临床治疗。